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基于像素分割和遗传算法的车位排列问题研究
| 论文题名： | 基于像素分割和遗传算法的车位排列问题研究 |
| 关键词： | 地下停车场;车位排列;像素分割;贪婪算法;遗传算法 |
| 摘要： | 随着我国城镇化进程的推进，城市机动车保有量的增加与车位短缺之间的矛盾日益突出。地下停车场的出现有效地缓解了车位的短缺，而如何在地下停车场的有限空间内排列得到更多的车位，对于改善城市停车问题具有重大意义。 目前地下停车场中的车位排列仍以人工设计为主，周期较长、成本较高。而现有的车位排列算法，无法有效处理地下停车场内大量存在的障碍物，导致对障碍物之间的空间利用不到位。基于这两点，本文总结了地下停车场中车位自动排列问题的特点与难点并梳理了所有约束条件，将整个地下停车场划分为包含障碍物的内圈区域和不包含任何障碍物的外圈区域后，分别对两个这两个区域进行车位排列，具体如下： （1）针对内圈区域，引入了闭包矩形将每栋主楼包裹后，通过像素分割栅格化每个闭包矩形区域后构建矩阵的方式，获得了每个闭包矩形区域的离散化表示，有效利用了每栋主楼中障碍物之间的可排列区域；用最小闭包矩形代替原有区域后，使用同样的方法将整个内圈区域离散化，在考虑车道连通性和闭包矩形内车位损失的同时使用贪婪策略求解，得到了内圈的最优排列方案。 （2）针对外圈区域，在明确了排列方式后设计了遗传算法进行求解，并将外圈排列导致的内圈车位数量损失计入了适应度函数，在处理内外圈交界处的车道连通性之后，得到了外圈的最优排列方案。 为了保证算法的性能和准确性，本文首先针对像素分割精度和遗传算法的相关参数进行了参数实验，根据实验结果选取了最优的参数组合。在此基础上，使用实际工程图纸对算法的可行性和有效性进行了验证。结果表明，本文提出的基于像素分割和遗传算法的车位自动化排列算法可以在合理时间内有效增加有限空间内的车位排列数量，相比于现有算法和人工排列分别可以达到1.6%和2.8%的提升，可以为人工设计师提供较好的辅助和参考。 |
| 作者： | 冯嘉宇 |
| 专业： | 工程硕士(计算机技术) |
| 导师： | 沈炜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 浙江理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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